Architektura dużych modeli językowych (LLM)

Architektura Transformer: Podstawa nowoczesnych LLM

Architektura Transformer stanowi fundamentalny przełom w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego i tworzy podstawę wszystkich nowoczesnych dużych modeli językowych (LLM). W przeciwieństwie do wcześniejszych podejść opartych na sieciach neuronowych rekurencyjnych (RNN) lub konwolucyjnych (CNN), transformery wykorzystują tzw. mechanizm uwagi (attention), który pozwala efektywnie wychwytywać długoterminowe zależności w tekście bez przetwarzania sekwencyjnego. Ta podstawa architektoniczna jest kluczowa dla efektywnego procesu trenowania modeli językowych.

Kluczową cechą architektury Transformer jest jej równoległość - wszystkie tokeny sekwencji wejściowej mogą być przetwarzane jednocześnie, co dramatycznie przyspiesza zarówno trening, jak i inferencję. Standardowy transformer składa się z enkodera (części kodującej) i dekodera (części dekodującej), przy czym nowoczesne LLM, takie jak GPT, wykorzystują głównie architekturę typu decoder-only, podczas gdy modele takie jak BERT są typu encoder-only. Modele typu T5 lub BART wykorzystują kompletną architekturę enkoder-dekoder.

Specyfikacje techniczne modeli Transformer

Nowoczesne LLM, takie jak GPT-4, Claude czy Llama 2, implementują głębokie architektury Transformer z dziesiątkami, a nawet setkami warstw. Każda warstwa (layer) przetwarza informacje za pomocą mechanizmów multi-head attention i sieci neuronowych feed-forward. Wydajność modelu jest w dużej mierze determinowana przez liczbę parametrów (wag), która waha się od jednostek miliardów w mniejszych modelach do setek miliardów, a nawet bilionów w największych systemach.

Mechanizmy self-attention i ich implementacja

Self-attention (czasami nazywany również scaled dot-product attention) stanowi kluczowy komponent architektury Transformer. Mechanizm ten pozwala modelowi ocenić relacje i zależności między wszystkimi tokenami w sekwencji oraz dynamicznie określić, na które części tekstu należy zwrócić uwagę podczas interpretacji konkretnego słowa lub frazy.

Z technicznego punktu widzenia self-attention transformuje każdy token na trzy różne wektory: query (Q), key (K) i value (V). Następne obliczenie uwagi obejmuje mnożenie macierzy Q i K, skalowanie wyniku, zastosowanie funkcji softmax w celu uzyskania wag uwagi, a na końcu mnożenie przez macierz V w celu uzyskania wzbogaconej kontekstowo reprezentacji. Matematycznie proces ten można wyrazić równaniem:

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k)V

Multi-head attention

Nowoczesne LLM wykorzystują tzw. multi-head attention, co pozwala modelowi jednocześnie śledzić różne typy relacji w tekście. Na przykład jedna głowica uwagi (attention head) może śledzić relacje syntaktyczne, podczas gdy inna koncentruje się na podobieństwie semantycznym lub relacjach koreferencyjnych. Liczba głowic uwagi jest ważnym hiperparametrem, który zazwyczaj waha się od 12 w mniejszych modelach do 96 lub więcej w największych systemach. Każda głowica operuje w niższym wymiarze niż oryginalny wektor osadzenia, co zapewnia efektywność obliczeniową przy zachowaniu zdolności ekspresyjnej modelu.

Wymiary osadzeń i reprezentacja tokenów

Wymiar osadzeń (embedding dimension) stanowi kluczowy hiperparametr, który określa rozmiar reprezentacji wektorowej poszczególnych tokenów w modelu językowym. W nowoczesnych LLM wartość ta zazwyczaj waha się od 768 w mniejszych modelach do 12288 lub więcej w największych systemach. Większy wymiar osadzeń pozwala uchwycić subtelniejsze niuanse semantyczne i bardziej złożone relacje lingwistyczne, ale jednocześnie zwiększa złożoność obliczeniową i liczbę parametrów modelu.

Proces konwersji tokenów na osadzenia obejmuje tablicę przeglądową (lookup table), w której każdemu możliwemu tokenowi odpowiada unikalny wektor osadzenia. Te początkowe osadzenia są następnie wzbogacane o informacje pozycyjne za pomocą tzw. osadzeń pozycyjnych, które mogą być implementowane jako parametry uczące się lub za pomocą deterministycznych funkcji sinusoidalnych.

Pojemność kontekstowa osadzeń

Ważnym aspektem osadzeń w LLM jest ich pojemność kontekstowa, czyli zdolność do przechowywania informacji o relacjach między tokenami w długich sekwencjach. Nowoczesne modele, takie jak GPT-4 czy Claude 3 Opus, osiągają okna kontekstowe o rozmiarze od 32K do 128K tokenów, co pozwala na przetwarzanie długich dokumentów, złożonych konwersacji lub zaawansowanych instrukcji. Prawidłowa implementacja osadzeń pozycyjnych jest krytyczna dla efektywnego skalowania okna kontekstowego, przy czym zaawansowane modele wykorzystują techniki takie jak RoPE (Rotary Position Embedding) lub ALiBi (Attention with Linear Biases) w celu poprawy wydajności na długich sekwencjach.

Sieci neuronowe feed-forward w LLM

Sieci neuronowe feed-forward (FFN) stanowią drugi główny komponent każdej warstwy Transformera, następujący po mechanizmie self-attention. Podczas gdy uwaga wychwytuje relacje między tokenami, FFN przetwarza informacje dla każdego tokenu osobno i stosuje transformacje nieliniowe, które są kluczowe dla zdolności ekspresyjnej modelu.

Typowa implementacja FFN w Transformerze obejmuje dwie transformacje liniowe z funkcją aktywacji (najczęściej ReLU lub GELU) pomiędzy nimi. Matematycznie proces ten można wyrazić jako:

FFN(x) = Linear₂(Activation(Linear₁(x)))

Parametryzacja i optymalizacja FFN

Z punktu widzenia architektury kluczowym parametrem FFN jest tzw. hidden dimension, który określa rozmiar wyniku pośredniego po pierwszej transformacji liniowej. Wartość ta jest zazwyczaj 4 razy większa niż wymiar osadzeń, co zapewnia wystarczającą pojemność do uchwycenia złożonych wzorców. W nowoczesnych architekturach, takich jak PaLM czy Chinchilla, eksperymentuje się z alternatywnymi konfiguracjami, w tym aktywacjami SwiGLU lub GeGLU oraz podejściami mixtures-of-experts, które dodatkowo zwiększają efektywność komponentów FFN.

Ciekawym aspektem komponentów FFN jest to, że stanowią one większość parametrów nowoczesnych LLM - zazwyczaj 60-70% wszystkich wag. Czyni je to głównymi kandydatami do technik optymalizacyjnych, takich jak pruning (usuwanie niepotrzebnych wag), kwantyzacja lub aproksymacja niskiego rzędu w przypadkach, gdy konieczne jest zmniejszenie zapotrzebowania modelu na pamięć.

Kwantyzacja i inne techniki optymalizacyjne

Kwantyzacja stanowi kluczową technikę optymalizacyjną, która pozwala zmniejszyć zapotrzebowanie LLM na pamięć przy zachowaniu większości ich możliwości. Zasada polega na konwersji parametrów modelu z wysokiej precyzji (zazwyczaj 32-bitowe wartości zmiennoprzecinkowe) na niższą precyzję (reprezentacje 16-bitowe, 8-bitowe, a nawet 4-bitowe). Prawidłowo zaimplementowana kwantyzacja może zmniejszyć rozmiar modelu nawet 8-krotnie przy minimalnym wpływie na jakość odpowiedzi.

Nowoczesne podejścia, takie jak GPTQ, AWQ czy QLoRA, implementują zaawansowane algorytmy kwantyzacji, które optymalizują proces w oparciu o statystyczne właściwości wag i ich znaczenie dla dokładności modelu. Kwantyzacja po treningu (Post-training quantization - PTQ) stosuje kompresję do już wytrenowanego modelu, podczas gdy trening świadomy kwantyzacji (quantization-aware training - QAT) integruje aspekty kwantyzacji bezpośrednio w procesie treningowym.

Inne techniki optymalizacyjne

Oprócz kwantyzacji nowoczesne LLM wykorzystują szereg innych technik optymalizacyjnych:

Model pruning - systematyczne usuwanie mniej ważnych wag lub całych komponentów modelu na podstawie ich wpływu na ostateczną wydajność

Knowledge distillation - trenowanie mniejszego modelu "ucznia" (student) tak, aby naśladował zachowanie większego modelu "nauczyciela" (teacher)

Adaptacja niskiego rzędu (Low-rank adaptation) - modyfikacja wybranych komponentów modelu za pomocą macierzy niskiego rzędu, co pozwala na efektywne dostrajanie (fine-tuning) przy minimalnym zapotrzebowaniu na pamięć

Sparse attention - implementacja mechanizmów uwagi, które nie muszą oceniać relacji między wszystkimi tokenami, ale koncentrują się tylko na potencjalnie istotnych parach

Sharding modelu i przetwarzanie rozproszone

Sharding modelu stanowi technikę dystrybucji parametrów i obliczeń dużych modeli językowych na wiele urządzeń obliczeniowych (GPU/TPU), co umożliwia efektywny trening i wdrażanie modeli, które są zbyt duże, aby zmieścić się w pamięci jednego akceleratora. Istnieją cztery główne podejścia do shardingu, każde z własnymi zaletami i ograniczeniami.

Tensor Parallelism dzieli poszczególne macierze i tensory na segmenty, które są przetwarzane jednocześnie na różnych urządzeniach. To podejście minimalizuje narzut komunikacyjny, ale wymaga szybkiego połączenia między akceleratorami.

Pipeline Parallelism dystrybuuje całe warstwy modelu na różne urządzenia, które przetwarzają dane sekwencyjnie jak w potoku (pipeline). To podejście efektywnie wykorzystuje pamięć, ale może prowadzić do niezrównoważonego obciążenia urządzeń.

Zaawansowane strategie dystrybucji

3D Parallelism łączy tensor i pipeline parallelism z data parallelism (przetwarzanie różnych próbek wsadowych na różnych urządzeniach), co pozwala na maksymalne wykorzystanie dostępnych zasobów obliczeniowych podczas treningu ekstremalnie dużych modeli.

ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) eliminuje redundancję w przechowywaniu stanów optymalizatora, gradientów i parametrów modelu na różnych GPU. ZeRO-3, najbardziej zaawansowany wariant, dzieli poszczególne parametry modelu tak, że każde GPU przechowuje tylko niewielką część całego modelu, co pozwala na trening modeli wielomiliardowych nawet na stosunkowo ograniczonych systemach sprzętowych.

Implementacja efektywnych strategii shardingu wymaga specjalistycznych frameworków, takich jak DeepSpeed, Megatron-LM czy Mesh TensorFlow, które automatyzują złożone aspekty dystrybucji i synchronizacji. Te frameworki często implementują dodatkowe optymalizacje, takie jak gradient checkpointing, trening z mieszaną precyzją (mixed-precision training) czy ponowne obliczanie aktywacji (activation recomputation), aby jeszcze bardziej poprawić efektywność i zmniejszyć zapotrzebowanie na pamięć.

Porównanie architektur nowoczesnych modeli językowych

Różnice architektoniczne między nowoczesnymi LLM odgrywają kluczową rolę w ich możliwościach, efektywności i przydatności do różnych zastosowań. Chociaż wszystkie wykorzystują podstawę Transformera, istnieją znaczące różnice w implementacji poszczególnych komponentów, które wpływają na ich wydajność i charakterystykę.

Architektura GPT (Generative Pre-trained Transformer) wykorzystuje podejście decoder-only z autoregresywnym generowaniem tekstu, co czyni ją idealną do zadań generatywnych. Nowsze wersje, takie jak GPT-4, implementują zaawansowane techniki zarówno na poziomie architektury (większe okno kontekstowe, wejścia multimodalne), jak i na poziomie treningu (RLHF, podejścia konstytucyjne).

Architektura PaLM (Pathways Language Model) od Google wprowadziła innowacje, takie jak aktywacje SwiGLU, multi-query attention i skalowane RoPE, co umożliwiło efektywniejsze skalowanie do setek miliardów parametrów. Gemini, następca PaLM, dodatkowo zintegrował możliwości multimodalne bezpośrednio w architekturze modelu.

Specjalistyczne architektury i nowe podejścia

Mieszaniny ekspertów (MoE - Mixtures of Experts) takie jak Mixtral reprezentują podejście hybrydowe, w którym każdy token jest przetwarzany tylko przez podzbiór wyspecjalizowanych sieci "ekspertów". Ta technika pozwala dramatycznie zwiększyć liczbę parametrów modelu przy zachowaniu podobnej złożoności obliczeniowej podczas inferencji.

Modele przestrzeni stanów (State-space models) takie jak Mamba stanowią potencjalną alternatywę dla Transformerów, która łączy zalety podejść rekurencyjnych i konwolucyjnych z liniową skalowalnością względem długości sekwencji. Modele te są szczególnie obiecujące w przetwarzaniu bardzo długich kontekstów (ponad 100 tys. tokenów).

Przy wyborze architektury dla konkretnej aplikacji należy rozważyć kompromisy między dokładnością, efektywnością obliczeniową, zapotrzebowaniem na pamięć a specyficznymi możliwościami, takimi jak pamięć długoterminowa czy przetwarzanie multimodalne. Najnowsze badania koncentrują się na podejściach hybrydowych łączących mocne strony różnych architektur oraz technikach takich jak generowanie wspomagane wyszukiwaniem (retrieval-augmented generation), które rozszerzają możliwości modeli o jawny dostęp do wiedzy zewnętrznej.